El laboratorio de investigación de Google, DeepMind, crea una inteligencia artificial para la energía de fusión nuclear y la utiliza para controlar un reactor más caliente que el sol
DeepMind/EPFL.
- El laboratorio de inteligencia artificial de Alphabet, DeepMind, ha ayudado a los científicos a "dar un paso de gigante" en la investigación de la energía nuclear de fusión.
- Los resultados sugieren que la tecnología podría usarse para regular la forma y la temperatura del plasma nuclear.
- Mayores avances en este ámbito podrían allanar el camino hacia una fuente de energía más barata y eficiente.
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El laboratorio de inteligencia artificial (IA) de Alphabet, DeepMind, ha usado sus algoritmos de vanguardia en la tecnología de la fusión nuclear, ayudando a los investigadores a dar un empujón al desarrollo de una fuente de energía libre de emisiones de carbono.
DeepMind ha colaborado con un laboratorio de investigación de fusión nuclear, el Centro Suizo de Plasma en el Instituto Politécnico Federal de Lausana (Suiza), en el reto de controlar la materia cuya temperatura alcanza cientos de millones de grados Celsius, mayor incluso que la temperatura en el núcleo del Sol.
Los hallazgos, presentados el 16 de febrero en la revista científica Nature, podrían ayudar a diseñar reactores experimentales para experimentar y producir la fusión nuclear y conducir a un avance mayor en el futuro.
A pesar de conocer la teoría desde hace décadas, la fusión nuclear sigue siendo una potencial fuente de energía y difiere de la fisión nuclear, la cual es usada por las centrales nucleares modernas para generar energía.
Mientras que la fisión requiere dividir un átomo pesado —como el uranio— en 2 más ligeros, la fusión consiste en unir una pareja de átomos ligeros —deuterio y tritio, ambos isótopos del hidrógeno— para producir electricidad.
La fusión es en sí misma una promesa considerable porque, en teoría, produciría muchísima más energía que en la fisión y el volumen de radiación emitida y los desechos nucleares son ínfimos en comparación.
DeepMind ha sido el primero en usar una IA de esta clase para investigación de la fusión
Antes de entrar en qué ha hecho exactamente DeepMind, sería útil familiarizarse un poco con la maquinaria experimental que está siendo desarrollada para probar y producir la energía de fusión, los llamados reactores tokamak.
La fusión nuclear ocurre de manera natural en el núcleo del Sol y otras estrellas, y es la manera que éstas tienen para generar su propia energía. El tokamak es una gran cámara de vacío con forma de donut que se utiliza en los laboratorios de investigación para intentar recrear esas extremas y volátiles condiciones en la Tierra.
Alain Herzog / EPFL.
Los tokamak se compone de bobinas metálicas y un imán central electrificado que, juntos, crean campos magnéticos que crean y a la vez confinan ese plasma súpercaliente. El plasma se calienta a una temperaturas extremadamente altas —entre 150 y 300 millones de grados Celsius— permitiendo que los átomos de hidrógeno comiencen a rebotar, chocar e irradiar energía.
El tokamak del Centro Suizo de Plasma es una "configuración variable del tokamak" (TCV, por sus siglas en inglés), lo que esencialmente significa que los investigadores pueden ver los efectos del plasma al tomar diferentes formas.
Una de las mayores dificultades es confinar y controlar el plasma. Es tan complicado que los científicos aún tienen que conseguir producir más energía a partir de la fusión que de la que actualmente se consume en el proceso.
Experimentos recientes en el laboratorio británico JET produjeron 59 megajulios de energía durante unos 5 segundos, suficiente como para hacer hervir 60 teteras de agua, y fue considerado como un gran avance.
El voltaje que corre por las bobinas magnéticas del tokamak tiene que ser ajustado miles de veces por segundo para evitar la pérdida de calor o posibles daños en las paredes del tokamak.
Tal y como está, los científicos prueban las configuraciones del plasma en un simulador antes de experimentar con ello en el tokamak, algo que implica "largas secuencias de cálculo", según el coautor del estudio Federico Felici, miembro del Instituto Federal de Tecnología Suizo.
DeepMind y los coinvestigadores han entrenado con éxito a un algoritmo en el simulador del Centro Suizo de Plasma para que averigüe por él mismo la mejor manera de controlar las bobinas magnéticas mediante el uso del aprendizaje de refuerzo. Es en estos casos en los que los algoritmos son "recompensados" de manera efectiva por buenos resultados.
DeepMind y Centro Suizo de Plasma han desarrollado una arquitectura que sería capaz de soportar el plasma, esculpirlo en diferentes formas, e incluso contener simultáneamente el plasma separado.
Google DeepMind.
El algoritmo del equipo fue después desplegado en un auténtico tokamak del Centro Suizo de Plasma, el cual ha sido usado para el estudio de la fusión nuclear durante décadas. La IA ha demostrado que por sí misma es igual de capaz de manipular el campo magnético —durante un periodo de unos 2 segundos— como en el simulador.
"Recuerdo que en la sala de control había mucho interés y emoción en el instante en el que funcionó", ha explicado Felici, en declaraciones a la prensa. "Yo no estaba particularmente nervioso porque el TCV realmente es un tokamak orientado a la investigación, así no teníamos miedo de que algo pudiera ir mal en algún sentido... Incluso aunque la red neuronal hubiera cometido un error, nada malo hubiera ocurrido".
Los científicos sostienen que esto es un prometedor paso hacia el futuro de la fusión nuclear
Los expertos en la fusión sugieren que la investigación podría ayudar a informar sobre el diseño de los tokamak y sus sistemas de control.
Egemen Kolemen, profesor asociado de ingeniería mecánica en la Universidad de Princeton (Estados Unidos), comenta que el trabajo de DeepMind ha hecho que un "proceso increíblemente complicado sea más manejable".
"Esta impresionante demostración de control magnético por aprendizaje de refuerzo trabajando de manera exitosa en un reactor real supone un avance en la técnica y pone de manifiesto que estos enfoques jugarán un papel importante en los reactores de fusión en el futuro", opina.
"Este experimento supone un paso significativo en nuestro conocimiento sobre cómo podríamos diseñar los nuevos tokamak para incorporar la IA y, ya en el futuro, esperamos ver una sofisticación en el uso del aprendizaje por refuerzo en este campo", explica Ambrogio Fasoli, director del Centro Suizo de Plasma.
"La fusión nuclear es una de las potenciales fuentes de energía limpia ilimitada más emocionantes de la humanidad y estoy extremadamente orgulloso del trabajo del equipo para expandir las fronteras de lo que es posible en este campo", sentencia el cofundador y CEO de DeepMind, Demis Hassabis.
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